DigiMax作者张依侬，系纷析咨询高级咨询顾问。
虽然现在的话题度不及ChatGPT，但近两年最火的MarTech工具非RPA莫属。今天我们就来看看：资本宠儿、号称世界500强中超过70%的企业都在使用、老板心中最佳员工RPA到底是什么？以及在营销与运营中有哪些应用？
01 RPA是什么？
- 你负责电商运营，需要每天花2小时登入多个店铺后台整理日报数据；
- 你负责售后处理，需要每天花3小时对符合条件的售后订单进行退款；
- 你负责视频上传，需要每次将同一个视频发布到不同的媒体平台；
- 你负责KOL投放，需要每天花1小时对所有投放的内容的播放与互动数据进行收集；
- 你负责电商直播，需要每天花1小时对竞品的直播数据进行复制整理；
……
这些工作都有明显的共性：操作简单、规则明确、大量重复。对人工而言这类工作耗时耗力且容易出错，但RPA可以完美解决这个问题。
- Robot：指它能模仿人类在软件上的行为动作：如点击、打开应用、输入、页面下滑等
- Process：指模仿的行为是一系列的有先后顺序的具体步骤
- Automation：指在设置步骤后可以在无人工干扰的情况下，自动化完成设置的步骤任务
定义看起来有点抽象，但其实并不神秘：例如excel里的宏命令，游戏插件按键精灵、多玩盒子等都属于RPA的广义概念范围。甚至在IOS手机系统里，有一个非常类似的功能，叫做快捷指令也能实现类似的功能。举个例子，假设我们想按日抓取新榜微信日榜上榜账号的数据，用RPA怎么实现？
图片来自新榜官网
打开RPA软件根据操作步骤：打开新榜网站-点击微信热榜-复制数据-切换日期-复制数据，通过拖拽形式完成流程设置，点击运营即可实现数据的自动获取并保存在excel上。
图片来自影刀RPA系统截图
- 优势就是他可以帮你解决一些常用系统解决不了的事情。因为有再多系统，你都要每天打开电脑，双击桌面上的系统图标，然后点击下载图表。这就是系统上的“最后一公里”问题。RPA就是来解决这个最后一公里问题的机器人助手；
- 劣势就是他不能解决复杂的，非操作层面的，非定制化的东西。
02 都是谁在用？
图片来自亿欧智库
但是并不是说只有在财务、人事这种管理工作里RPA才有价值。其实对运营和营销的日常工作来说，RPA的应用场景其实已经在各个行业内非常广泛了。
1.零售电商行业
首当其冲，是大量重复工作的零售电商。在每一分人效都极其珍贵的这个行业，任何一个环节节省一分人力，都是一种成本的节约。在零售，特别是电商里，RPA的应用已经很广泛了，包括：
- 商品上下架
解决线上多渠道店铺的上新耗时的问题，RPA可以自动登录后台上传图片，填写商品属性最终人工来检查确认就可以一次性上新天猫、抖音、小程序等全部线上渠道。在商品上下架上，部分品牌通过PRA最终可节约75%的时间。
- 自动巡店
品牌需要对多个渠道的商品价格进行管控，避免价格体系混乱。因此，在电商里面有个工作叫巡店，就是模拟下单的方式在商品结算页面采集各个规格的商品到手价核对是否破价。对sku特别多的品牌，单靠人工每天去做是不现实的，只能长周期做一次或只对主要商品进行监控。但是有了RPA，就可以实现快速自动化的SKU巡价。有一些新兴的乳制品，已经用RPA实现一天内对6个平台的3000+sku的巡价，发现6%的破价商品。
- 物流拦截
及时拦截问题订单，可以有效减少货损和物流成本。通常运营人员需要手动刷新后台查询需要拦截的订单再进行物流拦截，处理这样一笔订单的时间大概需要4-8分钟且难以应付流量激增的场景。如某厨具电器品牌，利用RPA开发的拦截应用，在双十一大促期间成功拦截2万+笔订单，减少300w+的货损。
- 价格监控
可利用RPA实现对竞争对手的价格监控，实时掌握其最新商品价格信息。作为自己店铺商品活动定价的参考，保证自己的最优定价。
2.其他行业运营岗
和电商类似的，只要涉及大量重复工作的各种运营部门，其实都可以用RPA实现提效。
- 视频上传
与商品上新类似的场景，还有视频/文章的多个媒体平台上传。这项工作很简单只要登录-复制-黏贴-上传即可，但也很枯燥，需要每次每个平台都重复一次。RPA正好可以轻松解决这个问题。
- 数据获取
RPA应用最广的场景之一就是数据采集，虽然采集效率低于爬虫软件，但因为是模拟人的点击行为不用担心被反爬软件拦截。更进一步的是，采集后的数据也可以自动生成报表实现可视化。知道某国货彩妆品牌已经利用RPA实现大量数据的自动采集和处理和数据自动化入库。
- 批量添加用户
对于简单重复的搜索手机号添加用户为企微好友的操作，RPA也可以轻松胜任。
- 批量发消息
RPA可以实现MA部分自动营销的功能——批量发送促销信息。如某快消品牌利用RPA搭建淘宝店铺群发应用，在大促和日常活动期间群聊批量推送优惠券和试用产品。
03 RPA+扩大了应用场景
RPA软件的核心技术门槛并不高，入局的厂商已经从卷价格卷服务到卷产品本身；包括RPA的产品操作和产品功能上进行更多延伸。
图片来自亿欧智库
- RPA+机器学习可以实现流程设计环节的自动化。只需将RPA平台部署到电脑、手机等终端，系统以静默状态抓取用户的行为轨迹和业务数据。员工只需要按照自己日常的工作方式进行操作，借助机器学习技术，RPA系统会从大量的行为轨迹中识别出可自动化的业务流程。
- RPA+类ChatGPT可以实现对话生成自动化化流程。近期国内RPA厂商发布最新产品介绍（测试阶段），可以通过在聊天框中发布需求，系统自动生成自动化流程的功能。最终效果如何未知，但都是一个好的方向。
第二种是往产品使用范围上卷——RPA+AI，让RPA的应用范围更广泛。
- RPA+OCR可以实现纸质数据的提取，打通线上线下流程。最广泛是应用在财务和自动审核场景。如借助OCR系统将线下数据线上化再实现业务流程的自动流转。
- RPA+智能客服真正解决用户问题。在售后场景中，普通智能客服只能回答用户的问题但退换货售后等问题仍需要人工介入，而搭配RPA可以真正解决用户问题。如用户购买电视后有售后需求，智能客服通过设置的提问确定是要师傅上门维修，此时RPA系统会自动安排人员上门并从最近仓库调用对应的配件。
- RPA+NLP/知识图谱提升业务理解能力，让RPA从流水线工人变成半个专家。如加入知识图谱的RPA可以实现对上市年报的内容自动纠错，识别其中违反法律/政策规定的内容。
04 国内都有哪些RPA厂商
由于RPA核心技术门槛不高且应用场景广，目前国内的RPA玩家很多，如下图所示：
图片来自第一新声
- 原生RPA厂商：即纯RPA玩家创建之初就是专注RPA赛道，如比较有代表性影刀RPA是专注于电商行业的自动化办公的厂商；
- 科技巨头孵化厂商：如阿里云RPA之前叫“码栈”，最初是为满足内部需求开发的，随着需求增多开始对外服务；
- T0B软件行业老牌厂商：如用友、金蝶等；
- AI/NLP等其他技术领域切入厂商：比如来也科技是从AI领域起家，后切入RPA赛道；
- 金融科技领域切入厂商：银行是RPA的主要应用领域，也从采购走上自主研发再到商业化的过程。
05 RPA的局限性
任何工具都有使用上的门槛没有用起来的话再多优点也不是优点，RPA也不例外。目前真正想用好RPA还是需要投入大量的时间来学习，例如最常见最简单的数据获取，实际操作下来还是会遇到各种各样的小问题最终导致整个流程无法执行下去。
RPA对企业最大的吸引力就是释放人效——省钱。如果业务量级不够大，购买系统的费用加上培训员工的成本远高于直接铺人的成本，企业也是不会考虑接入RPA。
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